美国空军将购买由 WindBorne Systems 的自主气象气球机队收集的数据，该新合同可能使这家初创公司获得近5000万美元的收入。
WindBorne 目前在全球范围内约有700个气象气球在运行，收集大气传感器读数，并将这些数据出售给客户，同时也输入其自身的AI天气预测模型中。WindBorne 成立于2015年，总部位于加利福尼亚州雷德伍德城，是首批直接将实证数据输入深度学习天气模型的机构之一。
该公司与美国政府（特别是国家气象局、美国空军和海军）合作密切，但这是该公司参与的最大单笔合同。合同价值高达4900万美元，但空军仅在需要数据时付款。它可以针对特定时间和地区下达订单。截至目前，它已订购了价值170万美元的服务，高管预计后续还会有更多订单。
“这在很大程度上是一个载体，用于支持星座网络的持续增长，以及进行一些研发工作，以继续改进气球硬件和性能，”WindBorne 联合创始人兼首席技术官 Andrey Sushko 告诉 TechCrunch。他补充说，这项通过非竞争性招标授予的合同，“表明政府认定，在收集全球数据这一能力方面，我们是唯一能以满足其运营需求的方式提供服务的公司。”
WindBorne 首席执行官 John Dean 告诉 TechCrunch 今年8月表示，该公司已完成3700万美元的B轮融资，以继续扩大业务规模。今年早些时候，该公司发布了其预测模型的最新版本 WeatherMesh 6，该公司称其提供的预测比由欧洲中期天气预报中心（ECMWF）运行的传统模型更准确，后者利用物理定律模拟大气层。
自从 Transformer 模型架构出现以及 ECMWF 几年前发布了一个庞大的天气数据集以来，AI 天气预测已成为深度学习技术更具成效的应用领域之一。气象学家以前依赖昂贵的超级计算机运行复杂的方程来近似模拟大气行为。现在，端到端学习可以摄入数十年的天气数据，并更快地发出预测。
前沿实验室和政府机构构建的模型被证明比传统预报更准确，尽管这仍然是一个充满挑战的前沿领域，两种类型的预报都需要才能对天气有有用的理解。Google DeepMind 的最新天气模型提供了重要的新功能，其气旋预测工具正日益成为美国政府应对飓风季响应的核心部分。
8月，WindBorne 成为首个将无动力飞行系统——即没有引擎的系统——送入台风眼收集数据的组织。该公司通过调整气球的高度、释放空气或丢弃作为压载物的沙子来操纵气球，使飞行器进入将其带到所需位置的风中。
“这是一个相当新颖的步骤，实现这一目标需要两个要素：一是拥有良好的风和天气模型，并知道如何导航它们；二是拥有足够大的星座网络，确保气球位于正确的位置，”Sushko 说。“这是深度学习模型首次被用于实际的运营决策。”